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Pablo Hidalgo García
Apasionado del data science, de la visualización de datos, de R y de la docencia. Convencido de que los algoritmos no sirven para nada si no somos capaces de comunicarlos hacia aquellos que van a utilizarlos o, al menos, ayudar a entender sus resultados.
Comencé trabajando con tecnología SAS implementando un algoritmo de optimización (Hill Climbing) para encontrar la mejor planificación horaria de los empleados de una gran empresa de retail. Poco a poco, conseguí orientar mi carrera hacia el uso de tecnología R participando en proyectos como la estimación de la demanda para el sector energético, predicción de baja de clientes, agrupación de comportamientos de consumo eléctrico hasta llegar a liderar la parte técnica de un proyecto de optimización de precios.
Durante el 2017, Innova-tsn decidió crear un laboratorio de innovación analítica que perseguía ser la referencia técnica dentro de la compañía y desarrollar soluciones mediante software open source en el que trabajé como responsable.
He impartido cursos de formación tanto en Innova-tsn como a través de la escuela MSMK. Estos cursos han sido, principalmente, de modelización estadística, software R, bases de datos (SQL y NoSQL) y visualización siendo tanto cursos aislados como contenidos dentro de diversos másteres.
Actualmente, compatibilizo mi carrera profesional con el estudio de algoritmos de la Inteligencia Artificial.
Experiencia profesional
Senior Data Scientist
Innova-tsn
Madrid
2016
Responsable del laboratorio de innovación analítica. Desarrollo de soluciones con tecnología Open Source.
Responsable analítico de la implementación de una solución para la optimización de precios.
Asesoramiento de soluciones técnicas en proyectos de predicción de la demanda, predicción de audiencias y fuga de clientes
Impartición de cursos de modelización estadística y programación en R.
Data scientist
Innova-tsn
Madrid
2014
Optimización del horario de los empleados de una gran compañía retail.
Agrupación de curvas de consumo para el sector energético.
Cursos de formación de SAS.
Formaciones impartidas
Taller de bases de datos NoSQL (6 horas)
Máster en Business Analytics y Data Strategy
MSMK
12/2018
Módulo 1: el origen del Big Data (30 horas)
Máster en Advance Analytics y Cognitive Inteligence
MSMK
12/2018
Taller de bases de datos relacionales (6 horas)
Máster en Business Analytics y Data Science
MSMK
10/2018
Introducción a la programación en R (15 horas)
MSMK
Madrid
10/2018
Taller de visualización de datos (3 horas)
Máster en Business Analytics y Data Science
MSMK
6/2018
Taller de bases de datos SQL y NoSQL (6 horas)
Máster en Business Analytics y Data Science
MSMK
6/2018
Introducción a la programación en R (15 horas)
MSMK
Madrid
06/2018
Introducción a la programación en R (20 horas)
Mediaset
Madrid
01/2018
Ponencias
Inteligencia artificial y visualización de datos
MSMK
Madrid
11/2018
La importancia de la visualización de datos para entender los resultados de los algoritmos de Inteligencia Artificial.
Semiboost: un paquete para el aprendizaje semisupervisado.
IX Jornadas de Usuarios de R
Granada
11/2017
Teoría de cópulas aplicada a la optimización de precios
IX Jornadas de Usuarios de R
Granada
11/2017
Educación
Grado en matemáticas y estadística
Universidad Complutense de Madrid (UCM)
Madrid
2009-2014